AI 네이티브란 무엇인가요? 왜 점점 더 많은 제품들이 "AI와 연결되는" 것이 아니라 "AI를 중심으로 다시 만들어지는가"
AI 네이티브는 일반적으로 제품의 기본 논리, 상호작용 방식, 워크플로우 구조를 기반으로 한 AI 역량을 중심으로 설계된 시스템을 의미하며, 원래 소프트웨어에 단순히 '채팅창 추가'나 '생성 버튼 추가'가 아닙니다. 이 용어는 최근 점점 더 자주 언급되고 있는데, 많은...
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에이전트 메모리란 무엇인가요? 왜 많은 에이전트가 일을 하지 못하면서도 기억하지 못하는 가장 큰 단점이 되는 것 같아요
에이전트 메모리는 에이전트가 단일 대화 외에 작업 관련 정보를 어떻게 보존, 회상, 업데이트하는지를 의미합니다. 사용자 선호도, 과거 단계, 도구 결과, 환경 상태, 또는 장기적인 경험 요약일 수 있습니다. 이 용어는 최근 점점 더 흔해졌는데, 갑자기 기억에 대해 이야...
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모델 라우터란 무엇인가요? 왜 멀티모델 제품이 점점 더 라우팅과 나중에 응답하는 방식이 되어가고 있는가
모델 라우터는 "어떤 모델을 먼저 사용할지 결정하는 데 도움을 주는" 스케줄링 계층으로 이해할 수 있습니다. 질문에 직접 답변하지는 않지만, 요청이 시스템에 들어온 후 작업 유형, 예산, 속도 요구사항, 컨텍스트 길이, 도구 요구사항 등을 바탕으로 더 적합한 모델이나 ...
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VLA란 무엇인가요? 로봇 착륙 시 행동 제어에 있어 비전-언어-행동을 피할 수 없는 이유는 무엇일까요?
VLA는 Vision-Language-Action의 약자로, 직역하면 'Vision-Language-Action' 모델을 의미합니다. 일반 멀티모달 모델과 가장 큰 차이점은 이미지를 읽고 텍스트를 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 그 결과를 실행 가능한 동작으로 전환할 수...
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추론 토큰이란 무엇인가요? 추론 비용을 고려할 때 많은 팀에게 새로운 지표가 된 이유
추론 토큰은 모델이 최종 답변을 내기 전에 내부 추론을 완성하기 위해 사용하는 토큰의 일부로 이해할 수 있습니다. 입력 및 출력 토큰과 정확히 같지는 않은데, 많은 추론 과정이 사용자에게 완전히 표시되지 않기 때문입니다. 하지만 여전히 맥락 공간을 차지하고 지연 시간,...
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추론-시간 계산이란 무엇인가요? 왜 모두가 추론 모델 시대에 '잠시 생각하라'의 가치를 다시 계산하기 시작했을까요?
Inference-Time Compute는 훈련에 얼마나 많은 컴퓨팅 파워를 쓰는지가 아니라, 모델이 실제로 사용자 질문에 답할 때 생각하고, 시도하고, 선별하는 데 얼마나 많은 추가 컴퓨팅을 투자하느냐에 관한 것입니다. 이 용어가 최근 뜨거운 이유는 추론 모델이 오래...
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